ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库,涵盖各行业图表,多达20多种图表和十几种组件,支持各种图表和组件的任意组合,满足各种需求,也是前端项目中大屏应用最多的。
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求,而在开发过程中,开发者往往会使用一些JavaScript库,从而更有效地达到想要的目标。最近,TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库,并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
echarts是一款不错的商业级数据图表,目前已更新到echarts3版本,但是由于历史原因,echarts2仍然有比较大的使用占比,之所以讲echarts2的引入方式是因为项目在混合使用echarts2与echarts3的时候遇到了一个问题,这个与我之前写过的一篇文章有关:http://blog.csdn.net/john1337/article/details/54947787,下面入主题。
文章首发:《如何在 Vue 中加入图表 - Vue echarts 使用教程 - 卡拉云》
注:本文有点长,可以点赞?收藏后慢慢看。另外有本文未涉及的、大家觉得不错的D3.js资源教程也欢迎评论进行分享。 前言 从「年更博主冒个泡,或将开启可视化之旅 - 牛衣古柳 - 2020.08.27」
每天上班必须做的一件事情,就是打开我们全球最大的程序员交友社区GitHub,因为这上面有太多开源的宝贝了,每天都乐此不疲,深耕于此,当然也收获了很多有用的东西,写出来分享一下。
手绘风格的设计给人一种很可爱的感觉,看了这些图表你会发现数据也可以以萌萌哒的形式展示。
摘要: 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策;目前互联网中有很多数据可视化工具,这里只选择了30个有特色好用的推荐给大家 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策;目前互联网中
https://www.yuque.com/easyshu/helpdocument/dzg5gz
今天推荐一个项目「mermaid」,一个基于 Javascript 的图表绘制工具,通过解析类 Markdown 的文本语法来实现图表的创建和动态修改。
说到使用vue做一个管理后台系统,大部分人都会使用饿了么的框架vue-element-admin,因为很方便,很快就能够搭建出来一个漂亮的系统,但是有的时候,会不满足自己的业务需求的样式,这个时候,我就总结了7个宝藏级Vue管理后台框架 ,给喜欢使用vue技术栈的小伙伴门。
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各类图表功能,小程序自带API并没有提供,所以很多人就用了其他方法来实现,极乐大叔将这些实现方法和教程聚合一下,以便大家能够迅速而方便的使用。 — 相关文章 — 在微信小程序中绘制图表(part
同时 EasyShu 分享乐园开放,使用 EasyShu 制作自己专属的图表、分享数据可视化见解等赢取订阅时长。
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具,这些工具确实引领了可视化的风潮,有开疆拓土之功。
目前正在优化一些过往的功能说明和对WPS的兼容性测试,特别是地图可视化相关的辅助功能,已经对WPS适配好了。
导语:今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具,让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用!
现在是数据的时代,但是一堆数据是不直观的。我们需要可观测性,用图表展现出来,各种大屏可视化,看起来高大上的样子。截图的话,不够灵活,如果在PPT里能用动图展示,会让你的PPT增色不少。 可视化的工具很多,现在python各种库都能可视化,比如matplotlib,pycharts.
对于初学 React 的开发者,首先要面临的问题就是如何搭建一个 React 项目。市面上的工具众多,目前最受 React 社区欢迎的是 Vite。Vite 不仅支持多种库(如 React)与TypeScript 的结合使用,还具备出色的性能。
测试平台的数据展示与分析,我们主要使用开源工具ECharts来进行数据的展示与分析。
LiveCharts2是一个.NET开源(MIT License)、简单、灵活、交互式且功能强大的.NET图表、地图和仪表,现在几乎可以在任何地方运行如:Maui、Uno Platform、Blazor-wasm、WPF、WinForms、Xamarin、Avalonia、WinUI、UWP。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。
在 JS 程序中,为了实现漂亮的图形、图表和数据可视化,我们选择使用开源库。生活在数据爆炸的时代,我们开发的每一个应用程序几乎都使用或者借助数据来提升用户体验。为了帮助你轻松地为你最喜欢的应用程序添加漂亮的数据可视化,这里列出了 2019 年最好的 JavaScript 数据可视化库(排名不分先后)。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
我们在项目中会遇到很多图表相关的需求,Github 有很多图表库,今天推荐一个小巧的图表库,基于 SVG 生成图表,使用很简单。
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
这种大屏看着高端大气上档次,然而其开发步骤却并不像想象中那么简单,基本步骤就有五步:
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
在数字经济时代,人们需要对大量的数字进行分析,帮助用户更直观的察觉差异,做出判断,减少时间成本。当然,你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图,但是,如今利用各种形态
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源,希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间; Apache Avro:数据序列化
本文介绍了大数据可视化分析工具,列举了39种常用工具,并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域,如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
很多情况下数据可视化 是理解和表达数据的有效手段 有时甚至是唯一的手段 大数据时代需要可视化工具 D3是世界最流行的可视化函数库 D3功能很强大 学习起来也很有挑战性 博文视点携重磅好书 以简单有趣的方式带您系统学习 让您对D3有更深的理解和整体把握 本书希望以无障碍而非面面俱到的方式全面介绍 D3的基础知识要点,带你轻松读懂和领会其他代码样例——换句话说,就是非常轻松地走进 D3的生态系统。 《图说D3:数据可视化利器从入门到进阶》 发掘数据驱动型故事,掌握数据可视化利器 【美】Ritchie S. K
英文: Anton Shaleynikov 译文:葡萄城控件 www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/top-9-javascript-charting-libraries.html 当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员
近年来,随着移动端对数据可视化的要求越来越高,类似 MPAndroidChart 这样的传统图表库已经不能满足产品经理日益变态的需求。前端领域数据可视化的发展相对繁荣一些,通过 WebView 在移动端使用 Echarts 这样功能强大的前端数据可视化库,是解决问题的好办法。
当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员来说,如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术,则是一项很棒的技能。当然,通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易。使用这些库,开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编程难题的情况
highlights TypeScript 3.9 Beta 发布(英) 提升编译速度5%~10%,改进编辑体验 https://devblogs.microsoft.com/typescript/a
经常看我文章的读者都知道,我创业了,关于我创业的情况,我在公众号上也很少提,因为我个人感觉没什么好提的,所以写的也少。其实,我一直也想找机会好好分享一些东西,今天我在浏览技术社区的时候,正好看到一个人做的炫酷的程序员简历。通过他制作这个简历的过程,聊一聊我创业公司的使用的技术栈,因为比较契合。
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代,没有一款好的数据可视化分析工具,光有团队怎么行? 商场如战场,数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉,数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具,让你不仅大饱眼福,而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也
原文网址:https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
echart是一个基于js开发的可视化图表库,在这块echart确实做的非常不错,各类图表一应俱全,有比较复杂的需求建议可以使用他,上手还是比较简单的。
本周工作中遇到类似颜色主题的问题,在查资料的时候,看到这个视频,觉得讲得很清楚,而且趣味性丰富,所以想拿出来讲讲这个很有意思的主题。
Video.js 是一个基于 HTML5 的视频播放器库。它支持大多数流行的视频格式,并且可以在多个平台和浏览器上使用。
数据可视化无处不在,而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程,还是用可视化概念来细分客户,数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具(排名不分先后)。其中许多工具是开源的,能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用,例如JavaScript,JSON,SVG,Python,HTML5,甚至有些工具不需要任何编程语言基础。其他的则是商业智能平台,能够进行复杂的数据分析并生产报告,并配有多种方式实现数据可视化。无论你是需
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